m1_fuzzy_measure_pos — 2D `measure1d` op

• Data kinds: image → contour

• Call: fullseye.apply(img, "m1_fuzzy_measure_pos", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: fuzzy_measure_pos (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

m1_fuzzy_measure_pos: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

केंद्र से गुज़रने वाली caliper line पर edges को fuzzy membership score से छाँटकर लौटाता है (HALCON fuzzy_measure_pos के समकक्ष: आयत/चाप के लंबवत सीधे edges को fuzzy निर्णय से पहचानना)।

edge detection m1_measure_pos जैसा ही है। हर edge के amplitude को (amp - lo) / (gmax - lo) (lo = 0.05*gmax) से [0,1] के fuzzy score में map करता है, और केवल b (0 से 1) या अधिक वाले रखता है (0/1 hard threshold के बजाय amplitude के अनुसार लगातार बदलने वाले confidence से चुनना, यही measure_pos से अंतर है)। a line की दिशा (theta = a*pi) है। return value CONTOUR है, coordinates की इकाई pixel है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_contour_measure family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

m1_fuzzy_measure_pos 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`contour` को input के रूप में लेते हैं)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

इसी category के (`measure1d`)

m1_measure_projection · m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

m1_fuzzy_measure_pos — 2D measure1d op